Mejora de producción en sistemas de confección textil mediante análisis de procesos productivos
DOI:
https://doi.org/10.29057/escs.v14iEspecial4.18166Palabras clave:
Meora de procesos, Confección textil, Simulación de eventos discretosResumen
La industria de confección textil representa un sector estratégico debido a su contribución al empleo y su participación en la cadena productiva del sistema de moda. No obstante, muchas pequeñas y medianas empresas del sector presentan limitaciones relacionadas con la presencia de cuellos de botella, desequilibrios operativos y uso ineficiente de los recursos, lo que afecta el desempeño del sistema productivo. En este contexto, el presente estudio tuvo como objetivo mejorar el desempeño de un sistema de confección textil mediante el análisis sistemático de procesos productivos y la evaluación de escenarios de mejora. La investigación se desarrolló bajo un enfoque aplicado sustentado en herramientas de ingeniería de métodos y análisis de operaciones. El procedimiento metodológico se estructuró en cuatro fases: diagnóstico del sistema productivo, recolección de datos mediante estudios de tiempos y movimientos, diseño de propuestas de mejora y evaluación de escenarios mediante simulación de eventos discretos. Este enfoque permitió identificar operaciones críticas que limitaban el flujo productivo, particularmente en las actividades de pegado de parche, presillado y pegado de etiquetas, las cuales generaban acumulación de trabajo en proceso y desbalanceo en la línea de producción. Los resultados evidenciaron mejoras significativas en el desempeño del sistema productivo. Se logró una reducción del 26.2 % en los tiempos estándar del proceso y un incremento del nivel de producción de 398 a 524 piezas por turno, lo que representa un aumento del 31.7 %. Asimismo, la reorganización del flujo productivo permitió reducir tiempos de espera y mejorar la continuidad operativa. Se concluye que la aplicación de metodologías de análisis de procesos y simulación constituye una estrategia eficaz para mejorar el desempeño operativo en sistemas de confección textil, particularmente en entornos con recursos tecnológicos limitados.
Descargas
Citas
Anselmino, A., Pérez, J., Cedaro, K., & Cóccola , M. (2023). Evaluación de estrategias de producción en una PyME metalúrgica utilizando simulación de eventos discretos. XVI COINI 2023. Congreso Internacional de Ingeniería Industrial. https://doi.org/ https://doi.org/10.33414/ajea.1316.2023
Arafat, Y., Das, A., Assiri, M., & Mia, R. (2026). Applications of lean manufacturing in the textile garments industry. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 1-40. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s00170-026-17713-6
Badilla, M., & Viquez, A. (2025). Validación de una metodología para la optimización de la capacidad instalada en servicios de salud mediante simulación de eventos discretos. Investiga.TEC, 18(53), 29-36.
Banks, J., Carson II, J., Nelson, B., & Nicol, D. (2020). Discrete event system simulation. Pearson.
Bao, N., Zheng, X., Fan, Y., Simeone, A., & Bao, R. (2025). Enhancing garment manufacturing efficiency through human-centered scheduling. Production Engineering, 19, 885-898. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s11740-025-01349-8
Benavides, L. (2002). Herramientas para la recolección y análisis de datos. Soluciones Organizacionales (pp. 1-4). Calidad Latina.
Cantú, J., Guardado, M., & Balderas, J. (2016). Simulación de procesos, una perspectiva en pro del desempeño operacional. Revista Iberoamericana de Producción Académica y Gestión Educativa(4), 1-21.
Castillo , E. (2024, diciembre 19). México impone un arancel de 35% a mercancías confeccionadas para proteger la industria textil nacional. Retrieved from https://elpais.com/mexico/2024-12-19/mexico-impone-un-arancel-de-35-a-mercancias-confeccionadas-para-proteger-la-industria-textil-nacional.html
Chávez Mejía, A., Linares Velarde, R., & Quiroz Flores, J. (2024). Improvement of Productivity in SMEs of the Textile Sector through Lean Manufacturing: A Case Study. Congreso Internacional de Innovación y Tendencias en Ingeniería (CONIITI). Lima: IEEE Xplore. https://doi.org/10.1109/CONIITI64189.2024.10854823
Fernández, J., Ceballos, J., & Restrepo, E. (2009). Guía metodológica para la aplicación de un modelo de simulación discreta en el sector del servicio automotriz, caso específico: Euroautos LTDA-Renault Minuto. Retrieved from https://www.iiis.org/CDs2011/CD2011CSC/CISCI_2011/PapersPdf/CA625MU.pdf
Fu, C., Wang, D., Li, X., & Xue, M. (2023). Optimization and Decision Making of Flexible Manufacturing Process of Automatic Production Lines. Journal of System Simulation, 35(5), 920-935. https://doi.org/10.16182/j.issn1004731x.joss.22-0077
García, R. (2005). Estudio del trabajo. Ingeniería de métodos y medición del trabajo. México: Mc Graw Hill.
Gómez, R., & Correa, A. (2011). Mejoramiento de la recepción en una empresa de colchones utilizando simulación y diseño de experimentos. Revista Lasallista de Investigación, 68-81. Retrieved from http://www.scielo.org.co/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S1794-44492011000100008
Gutiérrez, H., & de la Vara, R. (2008). Análisis y diseño de experimentos. México: Mc Graw Hill Interamericana.
Gutiérrez, H., & de la Vara, R. (2013). Control Estadístico de la Calidad y Seis Sigma. México: Mc Graw Hill.
Herrera, O., & Becerra, L. (2014). Diseño general de las etapas de simulación de procesos con énfasis en el análisis de entrada. 12 th Latin American and Caribbean Conference for Engineering and Technology. Guayaquil, Ecuador.
INEGI. (2024). Conociendo la industria textil y de confección. INEGI CANAINTEX.
Jaimes, L., Luzardo, M., & Rojas, M. (2024). Análisis del personal ocupado en el sector confecciones de Colombia . Información Tecnológica, 35(6), 49-59. https://doi.org/http://dx.doi.org/10.4067/S0718-07642024000600049
Kanawaty, G. (2021). Introduction to work study. International labour office.
Kelton, W., Sadowski, R., & Sturrock, D. (2008). Simulación con software Arena. México: Mc Graw Hill.
Kumar, A., & Kumar, R. (2024). Productivity Improvement of Assembly Line-by-Line Balancing Technique: Case Study Textile
Manufacturing Company Karachi Pakistan. South Asian Journal of Social Studies and Economics, 21(5), 54-72. https://doi.org/10.9734/SAJSSE/2024/v21i5814
López, G., del Castillo Martín , N., & Oramas Viera, A. (2011). Validez y Confiabilidad del Cuestionario Índice de Capacidad de Trabajo (ICT) en su Versión Cubana. Revista Cubana de Salud y Trabajo, 12(2), 29-34.
Osorio, C., Ortíz , R., & Cárdenas , L. (2021). Evaluación de los procesos de siembra y corte de flores mediante simulación de eventos discretos. Prospectiva, 19(2), 1-16. https://doi.org/https://doi.org/10.15665/rp.v19i2.2645
Rosenthal, K., Ternes, B., & Strecker, S. (2021). Bussiness process simulation on procedural graphical process models . Business & Information Systems Engineering, 63(5), 569-602. https://doi.org/https://doi.org/10.1007/s12599-021-00690-3
Tamirat Ltebo, H. (2022). Productivity Improvement of SME Garment Manufacturing Industry: Case Study. International Journal of Industrial and Manufacturing Systems Engineering, 7(1), 1-8. https://doi.org/10.11648/j.ijimse.20220701.11
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2026 Rogelio Zarza Díaz, Tere I. Martínez Martínez, Anel Sánchez Maldonado, Lizbeth Cruz Santiago
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0.
